Pergantian Senjata NPC pada Game FPS Menggunakan Fuzzy Sugeno
Yunifa Miftachul Arif 1), Ady Wicaksono 2) , Fachrul Kurniawan 3)1,3)
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Saintek, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang 2)
Jurusan Multimedia, SMKN 3 Batu
Abstrak
Pengembangan kecerdasan buatan dalam game bertujuan untuk membuat aksi dan reaksi yang secara otomatis pada NPC (Non-Player Character). Penelitian ini membahas tentang bagaimana sistem perubahan senjata secara otomatis pada NPC berdasarkan perubahan kondisi lingkungan yang dihadapi. Metode yang digunakan untuk menentukan jenis senjata yang digunakan pada penelitian ini adalah fuzzy sugeno. Untuk menghasilkan output fuzzy yang bervariasi, maka digunakan variabel jarak musuh dan jumlah teman. Desain pergantian senjata yang dibuat menggunakan software Matlab selanjutnya diujicobakan dalam game First Person Shooter menggunakan Torque Game Engine. Dalam hasil ujicoba game terjadi respon pergantian senjata pada masing-masing NPC terhadap kondisi yang dihadapi sesuai dengan rule fuzzy yang sudah didesain sebelumnya.
Kata kunci: NPC, pergantian senjata, otomatis, fuzzy sugeno.
1. PENDAHULUAN
Penelitian tentang AI (Artificial Intelligence) pada NPC (Non-Player Character) dalam game, hingga saat ini masih terus di kembangkan. AI tersebut di kembangkan untuk merancang perilaku NPC [1]. Ketika kita mengatakan bahwa game sudah mempunyai AI yang baik, berarti bahwa karakter permainan menunjukkan perilaku yang konsisten dan realistis, bereaksi dengan tepat kepada tindakan pemain dan karakter lain. AI pada game FPS umumnya terdiri dari perencanaan path, mengambil item, menggunakan
item, dan berperang [2]. Khusus untuk berperang NPC juga diharapkan mempunyai strategi-strategi khusus seperti halnya manusia [3].
Model strategi menyerang bisa bermacam-macam, misalnya strategi menyerang maupun strategi dalam hal penggunaan senjata [4]. Seperti halnya didunia nyata, setiap senjata tentu mempunyai karakteristik dan fungsi yang berbeda. Misalnya senapan laras pendek digunakan untuk menyerang musuh jarak dekat, sedangkan meriam digunakan untuk menyerang musuh dari jarak jauh. Apabila suatu NPC dapat menggunakan senjata sesuai dengan fungsinya, atau dengan kata lain orientasi penggunaan senjata dapat menyesuaikan dengan kondisi yang dihadapi oleh NPC, maka sebuah game akan Nampak lebih menarik dan lebih natural. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai model strategi penggunaan senjata oleh NPC pada game FPS, dimana untuk menentukan respon jenis senjata yang digunakan terhadap perubahan kondisi yang dihadapi NPC digunakan logika fuzzy.
Implementasi dari penelitian ini adalah untuk game
ber-genre FPS dimana NPC musuh akan berinteraksi langsung dengan karakter pemain. Game engine yang digunakan untuk menguji perilaku NPC adalah Torque
Game Engine 1.4, yang merupakan Game Engine 3D.
Game Engine ini dipasarkan oleh Garege Games,
dengan ciri pemrograman setiap elemen game terdiri dari class-class [5].
2. TEORI PENUNJANG
Penelitian yang dilakukan ini didasarkan pada beberapa penelitian lain yang telah dilakukan sebelumnya. Untuk memberikan gambaran secara umum, pada bab 2 ini akan dibahas secara singkat mengenai game, NPC, artificial intelegence game,
Finite State Machine, logika fuzzy dan teori penunjang lain yang berkaitan dengan penelitian ini.
Non-Player Character
Autonomous character adalah jenis
otonomous agent yang ditujukan untuk penggunaan
komputer animasi dan media interaktif seperti games dan virtual reality. Agen ini mewakili tokoh dalam cerita atau permainan dan memiliki kemampuan untuk improvisasi tindakan mereka. Ini adalah kebalikan dari seorang tokoh dalam sebuah film animasi, yang tindakannya ditulis di muka, dan untuk “avatar” dalam sebuah permainan atau virtual reality, tindakan yang diarahkan secara real time oleh pemain. Dalam permainan, karakter otonom biasanya disebut NPC (Non-PlayerCharacter).
Perilaku karakter yang otonom dapat lebih baik dipahami dengan membaginya menjadi beberapa lapisan. Lapisan ini dimaksudkan hanya untuk kejelasan dan kekhususan dalam diskusi yang akan mengikuti. Gambar 1 menunjukkan sebuah divisi gerak perilaku otonom hirarki karakter menjadi tiga lapisan: seleksi tindakan, steering, dan penggerak.
Action selection : Strategy
Steering : Path determination
Locomotion : Animation, articulation
Gambar 1 Hirarki gerak perilaku
Tiga lapisan hirarki tersebut, adalah motivasi, tugas, dan motor. [6]. Pada penelitian ini lebih di fokuskan pada bagian action selection yang di dalamnya berisi strategi pergerakan NPC.
Finite State Machine (FSM)
Dalam perancangan AI untuk game, state
machine merupakan teknik yang paling banyak
dipergunakan untuk permasalahan “decision making”
dan, sekaligus dengan scriptingnya, dipergunakan secara luas untuk merancang sistem decision making
dalam game . State machine dikenal secara luas sebagai teknik untuk pemodelan fenomena atau kondisi berbasis
event, termasuk penguraiannya, serta desain interface. Finite State Machine (FSM) atau juga disebut sebagai
Finite State Automata, dianggap sebagai teknik yang secara luas dipergunakan dalam merancang AI dalam
game. Teknik ini merupakan metodologi perancangan sistem untuk memodelkan perilaku (behavior) dari sistem atau obyek yang kompleks dengan yang kondisi yang telah didefinisikan dalam set.
FSM merupakan model komputasi, dan sebagai sebagai teknik permodelan AI, FSM terdiri dari 4 komponen: State, merupakan kondisi yang mendefinisikan perilaku sekaligus memungkinkan terjadinya aksi; State transition, yang memicu perpindahan state; Rules, atau kondisi yang harus dipenuhi untuk dapat memicu transisi state; Input events,
yang bisa dipicu secara internal ataupun eksternal yang memicu tercapainya rule dan mengarahkan terjadinya transisi state. Jika kemudian dikelompokkan dalam pembagian set, maka FSM terdiri dari: state set, input set, output set, dan fungsi state transition [7].
Dalam FSM, istilah state merupakan konsep yang sangat fundamental karena menyajikan informasi yang berkaitan dengan keadaan sistem saat sebelumnya. Dalam satu periode yang tetap, sistem berada dalam satu state, yang tiap state-nya mempunyai karakteristik perilaku dan aksi yang spesifik (yang sudah ditentukan).
State-state dihubungkan melalui transisi antar state, selanjutnya masing-masing transisi mengarahkan ke
state (kondisi) selanjutnya sebagai target state. Akan selalu ada initial state yang berfungsi sebagai starting point, lalu kondisi “saat ini’ (current state) yang menyimpan informasi state sebelumnya. Input event
(kejadian), yang bisa dipicu secara eksternal maupun internal sistem, berfungsi sebagai pemicu (trigger), yang mengarahkan pada proses evaluasi dari rule
(aturan). Jika kondisi dan syaratnya terpenuhi, maka
terjadi transisi dari state saat ini ke state selanjutnya sesuai dengan rule yang sudah ada. Transitions
merupakan class dari obyek yang mengatur sistem [8].
Transitions mengontrol aliran dari eksekusi dengan melakukan setting pada state yang sedang aktif dari
state machine melalui penggunaan dari kondisi.
Transitions bisa berlaku one-to-many, dengan kata lain, bisa terjadi ada satu state terhubungkan ke sisi
input dari transitions, dan beberapa state terhubung ke sisi output dari transitions, tergantung dari kondisi yang sedang berlangsung dalam transition tersebut. Prinsip dari komponen-komponen yang terintegrasi dalam FSM ditunjukkan dalam gambar 2.
Gambar 2 Framework Finite State Machine
State machine merupakan bagian logika yang
bertanggung jawab pada perilaku (behavior) sistem. Sedangkan kata “finite” sendiri merujuk pada jumlah yang sudah dibatasi (ditentukan) untuk state yang ditangani oleh sistem. Sejarah dari perubahan input
diperlukan untuk dapat menentukan secara jelas perilaku, dan komponen ini disimpan dalam variabel internal yang disebut sebagai state. Selanjutnya, kondisi transisi state dan output merupakan fungsi dari input dan state. Gambar 3 menjelaskan contoh dari pengertian dasar mengenai statemachines [9].
Gambar 3 Dasar pengertian State Machine
Modeling AI Game
Arsitektur model AI digambarkan dalam Gambar 4. Pada level pertama mengandung komponen yang mewakili sensor yang memungkinkan karakter untuk mengamati lingkungan serta state sendiri. Sensors menyaring informasi dan peristiwa
serta mengirimnya ke tingkat berikutnya. Tingkat kedua berisi komponen analyzers yang menganalisis atau menghubungkan kejadian dari individu sensor, yang mungkin mengarah pada peristiwa generasi selanjutnya. Komponen memorizer bertugas menyimpan peristiwa yang telah terjadi.
Strategic deciders adalah komponen yang
secara konseptual di tingkat tertinggi abstraksi. Mereka harus memutuskan strategi NPC yang didasarkan pada kondisi saat ini dan memori. Pada tingkat berikutnya,
tactic deciders merencanakan bagaimana membuat
strategi yang dipakai sekarang dapat berjalan dengan baik. Executors atau pelaksana kemudian menerjemahkan keputusan dari tactical deciders untuk perintah tingkat rendah (low-level commands) sesuai dengan batasan yang digunakan oleh permainan atau simulasi. Komponen coordinators memahami hubungan antar-actuators dan mungkin kembali memberikan perintah tingkat rendah lebih lanjut. Akhirnya, actuators melakukan tindakan yang diinginkan [10]. Bahasan penelitian ini lebih berada pada tingkat komponen strategic deciders dan tactical deciders.
Gambar 4 AI model Architecture Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah sebuah metode untuk menangani masalah ketidakpastian. Yang dimaksud dengan ketidakpastian yaitu suatu masalah yang mengandung keraguan, ketidaktepatan, kurang lengkapnya informasi, dan nilai kebenarannya bersifat sebagian. Ide tentang logika Fuzzy sebenarnya telah lama dipikirkan, yaitu semenjak jaman filsuf Yunani kuno. Dalam hal ini Plato adalah filsuf pertama yang meletakkan pondasi dasar dari logika Fuzzy. Plato menyatakan bahwa ada area ketiga selain benar dan salah. Terdapat banyak model aturan Fuzzy yang bisa digunakan dalam proses inference akan tetapi ada dua model aturan yang paling sering digunakan yaitu : 1. Model Mamdani
Bentuk aturan yang digunakan pada model Mamdani adalah sebagai berikut :
IF x1 is A1 AND … AND xn is An THEN y is B
………(2.4)
Dimana A1,…, An, B adalah nilai-nilai linguistik,
sedangkan “ x1 is A1 “ menyatakan bahwa nilai
dari variabel x1 adalah anggota himpunan fuzzy
A.
2. Model Sugeno
Model Sugeno merupakan varian dari model Mamdani dan memiliki bentuk aturan sebagai berikut :
IF x1 is A1 AND … AND xn is An THEN y =
f(x1 , …. , xn) …………(2.5)
Dimana f bisa berupa sembarang fungsi dari variabel-variabel masukan yang nilainya berada dalam interval variabel keluaran.
Dari penjelasan tentang logika Fuzzy dapat diketahui bahawa suatu sistem yang menggunakan logika Fuzzy mampu menangani suatu masalah ketidakpastian dimana masukan yang diperoleh merupakan suatu nilai yang kebenarannya bersifat sebagian [11]. Atas dasar itulah pada penelitian ini, logika fuzzy digunakan dengan tujuan untuk mendapatkan respon perubahan senjata NPC berdasarkan variabel input yang dimiliki. Selanjutnya dalam menentukan perubahannya digunakan model
Fuzzy Sugeno, dimana setiap output senjata NPC
diwakili oleh konstanta tetap yang sudah ditentukan sebelumnya.
3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan FSM sebagai metode yang digunakan dalam mendesain perilaku NPC,
sedangkan untuk menentukan perilaku dalam melakukan perubahan senjata NPC berdasarkan variable yang dimilikinya digunakan logika fuzzy. Gambar 5 menunjukkan tahapan-tahapan dalam penelitian yang meliputi perancangan FSM, perancangan logika fuzzy hingga terjadi perubahan senjata NPC berdasarkan kondisi lingkungan yang dihadapi .
FSM Perilaku NPC
Secara garis besar desain FSM pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 6. Ada beberapa state dasar yang dijelaskan pada gambar tersebut, dimana masing-masing state mewakili perilaku yang dimiliki oleh NPC. Diantaranya adalah update posisi pada awal permainan, mencari musuh, berkelana, menghindari tambakan jika terjadi serangan oleh musuh, dan respon perubahan senjata yang didesain dengan menggunakan fuzzy sugeno. Tiga output senjata yang digunakan antara lain adalah Senapan mesin, Blaster, dan juga Rocket Louncher.
Gambar 6 FSM (Finite state machine) NPC
Logika Fuzzy
Variasi perubahan senjata yang digunakan oleh NPC, didesain dengan menggunakan logika fuzzy. Model fuzzy yang digunakan adalah Sugeno, dengan pertimbangan bahwa output yang dihasilkan model
fuzzy Sugeno adalah berupa konstanta tegas, sehingga dapat mewakili nilai perilaku yang sudah didesain sebelumnya.
Desain Fuzzy NPC
Dua variabel yang mempengaruhi perubahan senjata NPC, adalah tingkat kesehatan (sangat lemah, lemah, sedang, kuat, sangat kuat) dan jarak musuh (sangat dekat, dekat, sedang, jauh). Dengan adanya 2 variabel tersebut diharapkan perubahan perilaku NPC dalam hal perubahan senjata lebih bervariasi. Selanjutnya untuk menjadi otonom maka digunakan aturan sebab akibat antara perilaku dengan atribut variabel yang menempel pada NPC. Misalnya ketika kesehatan sangat lemah dan jarak musuh sangat dekat maka NPC cenderung menggunakan senjata laras pendek paling ringan diantara senjata yang lain (senapan mesin) sesuai dengan hasil defuzzyfikasi.
Gambar 7 Logika fuzzy perilaku NPC Scout
Gambar 7 menunjukkan bahwa dalam penelitian ini, ada dua atribut yang diberikan terhadap NPC, yaitu Jarak musuh dan kesehatan. Dimana dalam logika fuzzy masing-masing digunakan gabungan gabungan fungsi keanggotaan segitiga dan trapezium.
Desain fuzzy untuk menghasilkan perilaku NPC
Scout dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Desain fuzzy perubahan senjata NPC
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Sistem
Pengujian system yang pertama dilakukan dalam penelitian ini adalah pengujian terhadap desain logika
fuzzy yang dilakukan dengan menggunakan software Mathlab. Dari hasil system fuzzy yang diperoleh, selanjutnya diujicobakan pada FPS game
menggunakan Torque Game Engine.
Dalam pengujian perubahan perilaku NPC terhadap senjata yang digunakan, beberapa parameter diujikan untuk mengetahui variasi perilaku yang
dihasilkan. Parameter yang diuji diantaranya adalah beberapa nilai variable kesehatan mulai dari minimum hingga maksimum dan juga beberapa nilai variable jarak musuh mulai dari minimum hingga maksimum.
Tabel 1 Hasil pengujian perilaku NPC dengan menggunakan variable parameter masukan yang
berbeda.
Dari variasi variable masukan yang digambarkan pada Tabel 1 dapat diperoleh keluaran perilaku yang variatif, dimana selanjutnya dikelompokkan menjadi 3 model perilaku NPC dalam hal perubahan senjata yaitu menggunakan senapan mesin, blaster dan rocket louncher. Nilai output untuk senapan mesin ditunjukkan pada blok warna hijau (nilai<=0.5), blaster ditunjukkan pada blok warna merah muda (nilai>0.5 dan nilai<=1.5), sedangkan untuk rocket launcher ditunjukkan pada blok warna biru (nilai>1.5). Selanjutnya respon keluaran
fuzzy perilaku NPC terhadap senjata yang digunakan direpresentasikan oleh grafik tiga dimensi pada Gambar 9.
Gambar 9 Respon fuzzy perubahan senjata NPC dalam grafik permukaan
Game Simulasi
Dari hasil desain fuzzy yang sudah didapatkan, selanjutnya disimulasikan dalam game FPS yang dibangun dengan menggunakan Torque Game Engine.
Hasil tampilan user interface game ditunjukkan pada gambar 10. Sedangkan hasil perubahan senjata yang digunakan oleh NPC ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 10a Tampilan user interface game
Gambar 10b Tampilan user interface game (kondisi berperang)
5. PENUTUP
Dari hasil uji coba penelitian ini dapat diperoleh beberapa kesimpulan antara lain:
1. Aturan fuzzy dapat diterapkan untuk menghasilkan perubahan senjata NPC yang bervariasi sesuai dengan nilai variable yang dimiliki.
2. Diperlukan tambahan variasi input untuk mendapatkan hasil output yang lebih natural, misalnya dengan menambahkan variable jumlah musuh atau jumlah amunisi.
Daftar Referensi
[1] JinHyuk Hong dan Sung-Bae Cho. Evolving Reactive NPCs for the Real-Time Simulation Game. CIG, 2005.
[2] Yunifa Miftachul Arif, Fachrul Kurniawan dan Fresy Nugroho. Desain Perubahan Perilaku pada NPC Game Menggunakan Logika Fuzzy.
National Seminar on Electrical, Informatics, and Its Education, 2011.
[3] Michelle McPartland and Marcus Gallagher.
Creating a Multi-Purpose First Person
Shooter Bot with Reinforcement Learning.
IEEE, 2008.
[4] Yunifa Miftachul Arif. Strategi Menyerang pada Game FPS menggunakan Hierarchichal Finite
State Machine dan Logika Fuzzy. Master
Thesis, 2010.
[5] Edward F. maurina. The Game Programmer's
Guide to Torque. A Garage Games Book
2006.
[6] Craig W. Reynolds. Steering Behaviors For
Autonomous Characters. Sony Computer
Entertainment America.
[7] Arif, Yunifa Miftachul and Ririen Kusumawati.
Attack Strategy For NPC In FPS Game
Using Fuzzy Sugeno. Basic Science
International Conference, 2012.
[8] Bilung Lee and Edward A. Lee. Interaction of Finite State Machines and Concurrency
Models. Proceeding of Thirty Second Annual
Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, California, 1998.
[9] Alex Mclean. Hunting Down the Player in a Convincing Manner. Pivotal Games, 2002. [10] Jörg Kienzle, Alexandre Denault, Hans
Vangheluwe. Model-based Design of Computer-Controlled Game Character
Behavior. McGill University, Montreal, QC
H3A 2A7, Canada, 2007.
[11] Sri Kusumadewi. Artificial intelligence (teknik dan aplikasinya). Yogyakarta : Graha Ilmu, 2003.
